排气式气囊缓冲主动控制技术研究

李博高树义



排气式气囊缓冲主动控制技术研究

李博高树义

（北京空间机电研究所，北京100094）

气囊缓冲主动控制技术是提高气囊缓冲性能的一项技术，旨在排气阶段通过控制排气口面积的大小来控制囊内气体的压强以保持恒定，从而使得这一过程中的过载得以较为均匀分布。文章通过建立动力学模型和控制系统模型，对气囊缓冲主动控制技术进行了仿真研究。在建立气囊缓冲动力学模型时，没有采用通常的等熵方法来近似求解排气阶段的囊内气体温度，而是考虑了囊内气体的能量变化，并采用龙哥库塔法求解出了囊内气体温度、压强以及缓冲过载等重要变量，将气囊缓冲动力学模型在Simulink软件中写入为自定义函数，建立气囊排气控制系统模型，进行仿真。通过仿真分析了驱动机构响应时间与着陆速度对缓冲效果的影响，并结合主动控制气囊的工作特点尝试给出了合适的排气控制执行机构。文章对气囊排气主动控制技术进行了有益的探索研究。

气囊 排气主动控制 驱动机构 仿真 回收着陆

0 引言

缓冲气囊作为一种传统的经济型着陆缓冲设备，在航天器着陆回收、无人机着陆以及物资和装备空投等方面得到了广泛的应用[1-3]。美国更是在新一代载人飞船CEV与CST-100的研制过程中发展了适合于这两种飞船的气囊着陆缓冲系统[4-6]。缓冲气囊分为排气式气囊与不排气气囊。相对于不排气气囊，排气式气囊在缓冲效率得到较大提高的同时还具有质量较轻的优势，但目前常见的排气式缓冲气囊还存在一些弱点，诸如：过载曲线呈三角形，峰值过载较高；缓冲过程不可控，易受外界条件影响等[7]。而气囊缓冲主动控制技术将针对传统排气式气囊的弱点，在缓冲过载达到一定值时打开排气口，通过控制排气口面积大小来控制囊内气体压强，进而控制缓冲过程中的过载。理想状况下，缓冲主动控制气囊可使得囊内气压在排气口打开后至被缓冲对象速度降为零这一过程中保持恒定，以使得这一过程中的过载得以较为均匀分布。

文献[8]中设计的一种机械式气囊排气控制机构，使用气瓶喷射气流来驱动挡气板，在气囊缓冲过程中调节排气口面积，试验表明采用这种设计使得峰值过载降低了37%。文献[9]提出了智能气囊的概念，通过使用层叠电致伸缩驱动器来调节挡气板运动，并开展了试验研究，结果表明试验能显著降低缓冲过程中峰值过载。

本文对气囊缓冲主动控制技术进行了仿真研究，以等熵方法为基础，考虑排气阶段囊内气体能量变化，建立了气囊缓冲动力学模型，设计了排气控制系统方案并建立了排气控制系统模型；然后，将两个模型结合起来进行仿真分析，研究驱动机构响应时间与着陆速度对缓冲效果的影响；最后对排气控制执行机构的选择进行分析说明。文章对气囊缓冲主动控制技术进行了有益的探索研究。

1 气囊缓冲动力学模型

缓冲主动控制气囊缓冲过程可分为两个阶段，第一个阶段当气囊开始触地被压缩后，内部压强增大，产生内外压力差并向载荷提供向上的支持力，可视为等熵压缩过程；第二个阶段当气囊内压达到预定值时，排气口打开，并按一定变化规律改变排气面积，以保持气囊内压强稳定在预定值附近，直至完成整个缓冲着陆过程。本文中气囊形状选择常用的立式圆柱形，见图1。

图1 立式圆柱形气囊简图

Fig. Vertical cylinder-shaped airbag

为便于分析计算，作如下假设：

1）气囊材料为柔性，但无弹性、不透气、不发生弹性变形；

2）囊内气体视为压强、温度、密度等气体状态参数均匀分布的理想气体；

3）飞行器只具有竖直方向的速度；

4）将飞行器视为刚性，且不陷入气囊内，其与气囊接触面积保持恒定。

1.1 等熵压缩阶段

等熵压缩过程是气囊缓冲过程的第一阶段，在这一阶段内气囊排气口关闭，其内部气体可视为做等熵压缩。对于立式圆柱形气囊，其动力学方程可表示为[2]：

式中为载荷质量；为缓冲时间；为气囊高度；为飞行器的速度；为气囊内的压强；0为环境压强；为气囊底面积；为气体的绝热系数；下标“i”表示对应各物理量初始状态值。

采用四阶龙哥库塔法求解式（1），求解采用Matlab软件实现。对于一般常微分方程，其中（0为缓冲时间初值；为函数，0为函数初值；为缓冲结束时间），其四阶龙哥库塔求解格式为：

1.2 排气释能阶段

排气过程不可逆，是非等熵过程。常见文献在计算排气阶段囊内气体参数时，往往采用等熵方法进行近似。这里考虑了排气过程囊内气体的能量变化，给出了一种更为准确的求解气体参数的方法。

在气囊排气过程中，某单位时间排气口排出气体流速及气体流量可表示如下[10-11]：

联立式（4）、（5）、（7）即为一个三元微分方程组，采用四阶龙哥库塔法求解这一方程组，即可求出排气过程中过载等重要变量，求解采用Matlab软件实现。

2 气囊排气控制模型

排气控制的目的在于通过调节排气口面积维持囊压稳定，从而维持缓冲过载稳定。由排气阶段动力学模型可知，排气口面积与囊压之间关系较为复杂，很难找出二者之间的关系式，笔者只是找出了一种使得囊压近似不变的排气口面积变化规律。

显然当气囊因体积减小而排开气体的质量与排气口排出气体质量相当时，囊压变化不大。单位时间内气囊压缩排开的气体质量为：

单位时间内，因气囊压缩而排开的气体质量与通过排气口排出的气体质量的差值为：

式中为排气口阻滞系数。

显然随着缓冲过程的进行，载荷速度降低，相应的排气口面积也应减小，直至闭合。故排气口总面积应等于开始排气时式（10）所求得的排气口面积。

3 排气控制系统方案与建模

3.1 排气控制系统方案

本文设计的排气控制系统方案由挡气板、压力传感器、加速度传感器、过载开关、驱动机构、控制系统、气囊、气囊盖以及附着在气囊盖上面的滑轨和排气口组成，见图2。其中控制方式采用经典的PID控制。

图2 排气控制系统

假定需要回收的物体质量=500kg，着陆初速度i=7m/s，则可取立式圆柱气囊高度为i=0.7m，底面积=0.7m2，初始气囊内压强i=0.1MPa，环境压强0=0.1MPa，初始温度i=273K。选择在缓冲过载cr=6n时打开排气口，则由式（1）可计算出开始排气时的着陆速度cr=6.474m/s，气囊内压强cr=0.149MPa，代入式（10）求得理想状态下对应的排气口总面积e=0.024m2，且以0.218m2/s的速度匀速减小。显然，实际缓冲过程中，排气口面积变化规律越接近理想状态，排气阶段缓冲过载变化就越平稳。

开始阶段排气口保持关闭，当缓冲过载达到一定值时，过载开关打开，排气口开启，同时排气控制系统开始工作：控制系统中的PID控制器根据加速度传感器信号发出控制信号，通过驱动机构控制挡气板沿滑轨运动来调节排气口面积，从而控制囊压和缓冲过载。

气囊缓冲过程极短，因此驱动机构需要极快的响应速度[12]。目前常见的高响应速度驱动方式主要有直线电机、层叠电致伸缩器以及电/磁流变阻尼器与弹簧（靠弹簧拉力驱动，电/磁流变阻尼器提供可变化阻尼力调节合力大小）结合。表1列举了这四种驱动方式的优缺点。

表1 四种驱动方式优缺点

Tab.1 Advantages and defects of several driving mechanisms

由表1可知，四种驱动方式各有其优缺点，响应速度也不尽相同，要分析哪种更适合用作排气驱动机构，就需要明确不同响应时间对缓冲效果的影响，并充分考虑工作环境的特点。

3.2 排气控制系统建模

根据排气控制系统方案，可在Simulink软件中建立如图3所示的排气主动控制系统仿真模型，其中驱动系统模块内为挡气板驱动系统仿真模型，这一模块两个输入变量为驱动机构控制信号和气囊内压强，输出结果为排气口面积；计算模块内则为排气阶段气囊缓冲动力学模型，根据输入的排气口面积e对着陆速度、囊压、过载等参数进行龙哥库塔递推求解，并将过载与囊压作为输出结果分别输出至示波器模块与驱动系统模块。

图3 排气主动控制系统仿真模型

图4为计算模块子系统，自定义函数模块通过一系列延时模块将上一步计算所得变量值保存至下一步进行计算，其中′，，′，′，′与，a，，，分别为上一仿真步长末与下一步长开始的囊压、囊内气体质量、气囊高度、着陆速度以及过载。故各延时模块延迟时间均为一个仿真步长。排气口开启时的初始条件（包括载荷速度、气囊高度、囊压以及囊内气体质量等，由上文等熵压缩段的仿真结果给出）则在这些延时模块中作为初值输入。

图4 计算模块子系统

4 仿真分析

根据前面建立的模型，应用Matlab/Simulink软件对缓冲主动控制气囊缓冲过程进行仿真计算。采用第二节所述算例，其初始仿真参数如表2所示。

表2 初始仿真参数

Tab.2 The initial conditions for airbag

按照模型，计算过程也分为等熵压缩和排气释能两个阶段：

第一阶段，在Matlab软件中采用四阶龙哥库塔迭代法求解式（1），即可求得这一过程中载荷速度、气囊高度、囊压以及囊内气体温度等参数；

第二阶段，将排气阶段动力学模型写入Simulink软件自定义函数，以上一阶段末尾时刻载荷速度、气囊高度、囊压以及囊内气体温度等参数作为初始仿真参数，对图4所示Simulink排气控制系统模型进行仿真，即可得到排气阶段的排气口面积及过载变化。

结合这两个阶段的仿真结果，可得到缓冲主动控制气囊缓冲过程仿真结果。

4.1 不同响应时间下缓冲效果及驱动方式选择

考虑到气囊着陆缓冲的过程非常短，对驱动机构响应时间的要求极高，可以预见响应速度快慢对缓冲效果会有显著影响。为研究驱动机构响应时间对主动控制气囊缓冲效果的影响，图5与图6分别绘出了不同响应时间所对应的排气口面积及缓冲过载曲线（从开始着陆到着陆速度降为零）。在图6中标有“排气口开启”时刻，气囊排气口打开，开始排气。

由仿真结果可知，当驱动机构响应时间d<6ms时，排气口开启后，排气口面积变化规律相对接近理想状态，过载曲线较为理想，仅在小范围内波动，相比一般排气式气囊可降低峰值过载40%以上。随着响应时间的增大，排气口面积变化规律逐渐偏离理想状态，峰值过载逐渐提高，缓冲性能明显下降，尤其是当d=11~12ms时，主动控制气囊的峰值过载大幅度增大，接近乃至超过一般排气式气囊，优势不再。但在d≤10ms时，主动控制气囊缓冲效果仍明显好于一般排气式气囊。因此要使主动控制气囊发挥优势，驱动机构响应时间d一定不能超过10ms，时间越短越好。

图5 不同响应时间对应排气口面积变化

图6 不同响应时间对应过载变化

在气囊缓冲过程中，排气驱动机构（如图7所示）需要承受一定的振动冲击，因此驱动机构的结构以及外部配套设备不能过于复杂，同时对安装精度的要求不能太高。结合响应时间对缓冲效果的影响，并考虑表1所列四种驱动方式的优缺点，可以发现直线电机外部设备较为复杂；层叠电致伸缩驱动器不能用作直接驱动，采用间接方式控制挡气板运动过程摩擦力又需要较高安装精度；磁流变阻尼器响应速度偏慢；而电流变阻尼器与弹簧相结合的驱动方式响应速度较快，调节方便，且不需要复杂的配套设备，更适合用来驱动挡气板运动。电流变阻尼器压缩过程阻尼力Y可简化为[16]：

式中p为阻尼杆相对电流变液的运动速度；为电场强度；S0为本底阻尼系数，为电致阻尼系数，在本文所选电流变阻尼器中S0=、。则由式（11）可建立电流变阻尼器Simulink软件仿真模型如图8所示，图中u2为模块固定显示，表示对输入进行平方运算，两个输入变量分别为阻尼杆相对电流变液的运动速度和电场强度，输出结果为阻尼力。

图7 驱动机构示意

图8 电流变阻尼器仿真模型

后续仿真将以电流变阻尼器结合弹簧作为驱动机构进行，其响应时间取6ms。

4.2 着陆速度的影响

采用降落伞减速时，飞行器垂直速度有10%的浮动范围，这里研究了着陆初速度i变化时缓冲主动控制气囊从着陆到飞行器速度降为零这一过程的排气口面积与缓冲过载变化，以研究主动控制气囊缓冲性能的稳定性。具体变化曲线如图9~10所示。

图9 着陆速度变化时排气口面积变化

图10 着陆速度变化时缓冲过载变化

根据上面的仿真结果，在这种情况下，排气口开启后，排气口面积均呈阶梯状逐渐减小，与理想状态相差不远，缓冲过载也仍在一定范围内小幅震荡，峰值过载都比较低，均不超过7.5n，整体均与过载控制目标相差不大。这说明主动控制气囊在着陆初速度i变化时缓冲过载具有较好的稳定性，显示出了良好的适应能力。

5 结束语

本文在考虑了排气阶段囊内气体能量变化的基础上，建立了气囊缓冲动力学模型与排气控制系统模型，并将两个模型结合起来进行了缓冲主动控制气囊缓冲过程数值仿真。文章对气囊缓冲主动控制技术进行了初步探索，分析了驱动机构响应时间以及着陆初速度对缓冲主动控制气囊缓冲效果的影响，并分析给出了合适的排气控制执行机构。

根据本文计算结果，可以得出以下结论：

1）缓冲主动控制气囊能够使气囊缓冲过程中的过载较为平稳，降低峰值过载提高气囊缓冲器的缓冲效率。

2）驱动机构的响应速度对主动控制气囊缓冲效果有较大影响，响应时间越短缓冲效果越好，针对本文研究的气囊模型，执行机构响应时间不应超过10ms。同时考虑到缓冲过程存在振动冲击，驱动机构结构及外部配套不能过于复杂，且对安装精度要求不能过高。

3）在各种驱动机构中，电流变阻尼器结合弹簧的驱动方式较为适合用于主动控制气囊。

4）主动控制气囊可以在一定程度上适应初始着陆速度的变化，具有良好的适应能力。

同时本文也存在如下不足：

1）没有进行实验来验证整个系统的可行性，这也是下一步研究工作的重点；

2）本文在选择气囊高度时，选定高度略大于缓冲行程，故在着陆速度降为零后飞行器运动情况还需进一步研究，本文中认为由于剩余高度较小，所以对飞行器运动情况影响不大，可以忽略；

3）本文研究的结果只针对圆柱形排气式气囊只具有竖直速度的情况，对于其他形状的排气式气囊和着陆速度情况是否适用也还需做进一步的研究。

[1] 徐诚方. 排气式气囊最大过载研究[J]. 航天器返回与遥感, 2012, 33(5): 9-15. XU Chengfang. Study of the Characteristics of Peak Overload of Airbag with Vent[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2012, 33(5): 9-15. (in Chinese)

[2] 陈帅, 李斌, 温金鹏, 等. 软着陆气囊缓冲特性与参数设置的理论研究[J]. 振动与冲击, 2009, 28(4): 25-30. CHEN Shuai, LI Bin, WEN Jinpeng, et al. Theory Study of Soft Landing Airbag Characteristics and Parameter Seting[J]. Journal of Vibration and Shock, 2009, 28(4): 25-30. (in Chinese)

[3] NORTHEY D, MORGAN C. Improved Inflatable Landing Systems for Lowcost Planetary Landers[J]. Acta Astronautica, 2006 59(8-11): 726-733.

[4] SMITH T R, SANDY C R, WARE J S, et al. Orion CEV Earth Landing Impact Attenuation Airbags-Design Challenges and Application[C]//2007 IEEE Aerospace Conference: Big Sky, MT, 3-10 March, 2007. DOI: 10.1109/AERO.2007.352820.

[5] WELCH J V. CEV Airbag Landing System Modeling[C]//19th AIAA Aerodynamic Decelerator Systems Technology Conference and Seminar, AIAA 2007-2533. Williamsburg, 2007.

[6] SMITH T R, Sandy C R, Wilson D. CEV Airbag Landing System Design[C]//19th AIAA Aerodynamic Decelerator Systems Technology Conference and Seminar, AIAA 2007-2523. Williamsburg, 2007.

[7] 戈嗣诚, 陈斐. 缓冲特性可控的智能气囊装置实验研究[J]. 振动工程学报, 2004, 17(4): 377-382. GE Sicheng, CHEN Fei. Experimental Study on Intelligent Airbag Device with Controllable Cushioning Characteristics[J]. Journal of Vibration Engineering, 2004, 17(4): 377-382. (in Chinese)

[8] CALVIN L, NICK R, LAI F. An Investigation of Improved Airbag Performance by Vent Control and Gas Injection[C]//11th AIAA Aerodynamic Decelerator Systems Technology Conference, AIAA 1991-0892. San Diego, CA, 1991: 455-464.

[9] 戈嗣诚, 陈斐. 智能气囊的冲击主动控制原理实验研究[J]. 宇航学报, 2004, 25(6): 600-603. GE Sicheng, CHEN Fei. Experimental Study on Theory of Impact Active Control of Intelligent Air Bag[J]. Journal of Astronautics, 2004, 25(6): 600-603. (in Chinese)

[10] ESGAR J B, MORGAN W C. Analytical Study of Soft Landings on Gas-filled Bags[R]. NASA TR R-75. Cleveland: NASA, 1960.

[11] WANG J T. An Analytical Model for an Airbag with a Hybrid Inflator[J]. Crashworthiness & Occupant Protection in Transportation Systems, 1995, 30: 467-497.

[12] 戈嗣诚. 智能气囊缓冲器在航天器回收着陆中的应用探讨[J]. 航天器返回与遥感, 2009, 30(4): 1-5. GE Sicheng. Study on Application of Intelligent Air Bag Seat Buffer[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2009, 30(4): 1-5. (in Chinese)

[13] 吴剑锋.电致伸缩材料特性测试方法及其驱动器件研究[D]. 南京: 东南大学, 2008. WU Jianfeng. Electrostrictive Materials Testing Methods Research and Its Micro-actuator Design[D]. Nanjing: Southeast University, 2008. (in Chinese)

[14] 温诗铸, 田煜, 孟永钢. 电流变技术研究及展望[J]. 机械工程学报, 2003, 9(10): 36-42. WEN Shizhu, TIAN Yu, MENG Yonggang. Research and Prospect on Electrorheological Technology[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2003, 9(10): 36-42. (in Chinese)

[15] 赵春伟. 基于微结构的磁流变液力学性能研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2014. ZHAO Chunwei. Research of Mechanics Behavior of MRFs Based on Microstructure[D]. Chongqing: Chongqing University, 2014. (in Chinese)

[16] 牟亮. 基于电流变减振器的半主动悬架控制研究[D]. 重庆: 重庆交通大学, 2013. MOU Liang. Research on Semi-active Suspension Control Based on ER Damper[D]. Chongqing: Chongqing Jiaotong University, 2013. (in Chinese)

[17] JACKSON K E, BOITNOTT R L, FASNELLA E L, et al. A Summary of DOD-sponsored Research Performed at NASA Langley’s Impact Dynamics Research Facility[C]//Proceedings of the American Helicopter Society 60th Annual Forum. Baltimore, MD, 2004.

[18] DIMAGGIO E N, SCHROEDER R D, GOLOMBEK M P, et al. Characterization of Martin Rock Shape for MER Airbag Drop Tests[C]//34th Annual Lunar and Planetary Science Conference, League City, Texas, 2003.

Study of Active Airbag Vent Control Technology

LI Bo GAO Shuyi

（Beijing Institute of Space Mechanics＆Electricity, Beijing 100094, China）

As a method to promote airbag cushioning effect, active airbag buffer control technology can change vent area during venting process, so as to keep pressure in the airbag and overload of the loading stable.This paper builds a kinetic model and control model of active buffer control airbag, and then studies active airbag buffer control technology by simulation. While building the mathematic model of this process, this paper doesn’t use isentronic method to approximately solve temperature of air in airbag, but with consideration about the energy change of the air in airbag, uses Runge-Kutta interation to obtain solutions of some useful variables, such as temperature and pressure of air in airbag and overload. Then, it puts the mathematic model of cushioning process into User-Defined Functions of Simulink, and builds the model of vent control system. Finally, the paper makes simulation to analyse the influences of driving mechanism’s response time and initial velocity error, and tries to find a suitable mechanism to control the vent, based on characteristics of active vent control airbags. All above make an investigation of the technology of active airbag vent control.

airbag; active vent control; driving mechanism; simulation; landing

（编辑：陈艳霞）

V244.4

A

1009-8518(2016)03-0039-09

10.3969/j.issn.1009-8518.2016.03.005

李博，男，1991年生，2013年获哈尔滨工业大学飞行器设计与工程专业学士学位，现在中国空间技术研究院飞行器设计专业攻读硕士学位。研究方向为航天器回收与着陆技术。E-mail: libohn@163.com。

2016-03-08

国家重大科技专项工程